当前，大模型技术正从单点突破迈向系统化、工程化发展新阶段，大模型平台作为支撑数据治理、模型训练、推理服务及资源调度的核心基础设施，已成为决定大模型产业落地效率与质量的关键底座。随着行业应用不断深入，平台能力的标准化、规范化水平直接影响着大模型技术的迭代速度、服务稳定性与产业生态协同效率，构建统一的大模型平台技术标准体系，对于夯实人工智能产业发展根基、推动大模型规模化应用具有重要意义。

近日，工业和信息化部发布2026年第18号公告，正式批准《人工智能 关键基础技术 大模型数据处理平台技术要求》等大模型平台系列行业标准，涵盖大模型数据处理、模型训练、模型推理、计算资源调度和计算资源运维等核心领域，其中4项将于2026年11月1日正式实施。本次发布的标准覆盖了大模型全生命周期的核心平台环节，填补了国内大模型平台领域系统性标准的空白，为大模型平台的研发、建设、评估与选型提供了权威依据，将有效引导产业规范发展，提升我国大模型基础平台的整体技术水平与服务能力。

五项标准主要内容如下：

YD/T 7114—2026《人工智能 关键基础技术 大模型数据处理平台技术要求》规定了大模型数据处理平台的功能和性能方面的技术要求，旨在规范大模型数据处理全流程技术标准，提升数据处理效率和数据质量，降低大模型开发与落地成本，涵盖数据接入、数据处理、数据管理、数据供给四大核心环节，包含多模态多格式数据引入、数据加工与质量评估、数据存储优化与追溯管理、数据服务访问与性能保障等关键能力，并配套全流程安全保障技术，确保数据来源合规、内容合规、安全防护与访问可控。

YD/T 7170-2026《人工智能 关键基础技术 大模型训练平台技术要求》规定了大模型训练平台的功能要求与性能指标，旨在规范大模型训练全流程技术标准，提升训练效率、稳定性与易用性，降低大模型训练与落地成本，涵盖训练准备、模型训练、训练评估、AI资产管理四大核心环节，包含数据配置与模型选型、预训练与微调全流程管控、训练效能量化评估、数据与模型全生命周期资产管理等关键能力。

YD/T 7170-2026《人工智能 关键基础技术 大模型推理平台技术要求》规定了大模型推理平台的功能要求与性能指标，旨在规范大模型推理部署全流程技术标准，提升推理吞吐、稳定性与易用性，降低大模型推理部署与落地成本，涵盖模型部署、模型推理、平台服务与管理三大核心环节，包含多格式模型部署与分布式部署、多维度推理优化与效果调控、推理效能量化评估、服务监控弹性扩缩容等关键能力。

《人工智能 关键基础技术 大模型计算资源调度平台技术要求》(报批中) 规定了大模型计算资源调度平台的功能要求和性能指标，旨在打造高效率、高可靠、可扩展的大模型计算资源供给，有效应对不同业务场景的需求。涵盖资源管理、资源调度和运营管理三大核心环节，包含计算、存储、网络资源可靠纳管，调度决策，决策优化，服务稳定性等关键能力。

YD/T 7170-2026《人工智能关键基础技术 大模型计算资源运维平台技术要求》规定了大模型计算资源运维平台的各项技术要求，旨在规范大模型算力运维平台建设标准，提升算力资源运行可靠性、运维管控能力与可视化水平，降低大模型训练推理业务的运维风险，涵盖配置管理、监控、告警、运维、可视化、系统管理六大核心环节，包含异构资源统一配置、软硬件与业务全维度监控、分级告警处置、业务与容灾流程运维、多场景可视化呈现、平台权限安全管控等关键能力。